云計算如何使AI越來越大
那么，AI的滾雪球如何在云計算的“雪域”中滾動呢？ AI給SaaS帶來了什么？當然，我需要從開發云計算中的AI開始。
階段1：巨人引領的趨勢
傳統的SaaS模型基于月度訂購模型，這意味著SaaS供應商需要不斷維護和培養客戶關系，以確保客戶不會流失。 SaaS加速器公司L-Spark的創始人Leo Lex說：“人工智能正在幫助人們減少建立客戶關系所需的體力勞動，并允許SaaS供應商以更有意義的方式與客戶溝通。”
在過去的幾年中，只有那些資金雄厚的大型SaaS巨頭才能夠聘請合適的人才并進行有意義的AI研發投資。但是僅依靠銀行存款遠遠不足以創建可供使用的AI應用程序。 AI的核心內容仍然是數據，當然還有許多其他基本內容。
SaaS公司構建自己的平臺只是第一步。訓練AI和機器學習系統的最大障礙之一是無法獲取足夠大的數據集。 Shopify數據和分析高級副總裁David Lennie解釋說：“只有獲得盡可能多的樣本才能獲得足夠的價值，并且當您有一群同事在做相同的事情時，一切都將花費更少的精力來完成。SaaS公司通常創建新類別的解決方案，以快速進入那些可以為其提供更多數據的市場。”
NieLennie認為，與其嘗試創建“集成的” SaaS AI工具，不如將重點放在特定領域上，因為公司可以更好地創建數據來訓練其AI和機器學習應用程序。一旦公司可以建立全球數百萬用戶級別的海量數據集，他們就可以開始解決問題。但是，Rubikloud的首席執行官兼聯合創始人劉凱利（Kerry Liu）相信，迄今為止，人工智能應用領域的最佳成功案例仍在公司內部。
“無論是Google使用AI來優化其基本搜索功能，還是Salesforce使用Einstein來幫助他們確定客戶和銷售助理的最佳做法，迄今為止，大多數成功的AI應用程序都旨在提高公司自身的內部運營效率和產品開發?！?/span>
但是，盡管Liu的觀點反映了某些事實，我們也應該看到這是因為這些公司的主要數據源也是內部的，并且這些公司正朝著正確的方向發展，以促進自動化，個性化，語音輸入和用戶安全。在路上。
第二階段：“人工智能即服務”的出現
到目前為止，在SaaS行業中，很少有使用高級AI應用程序的新興公司。 Affinio聯合創始人Ardi Iranmanesh說：“ AI被過度用于營銷目的，許多小公司聲稱是使用聊天機器人或線性回歸分析等功能的AI初創公司?！?/span>
但是，在過去的幾年中，AWS，Microsoft Azure，Google和Oracle等巨頭已經使用云計算將“ AI即服務”產品推向市場，這也為以下方面開放了機器學習和更高級的I應用程序：小公司。門。
這意味著這些云服務巨頭可以為小型公司提供底層技術支持，從而消除了他們擁有硬件和數據安全問題的煩惱，并且他們可以隨時隨地獲得這種真正有意義的AI計算能力。
在SaaS AI開發的第二階段，由于更大的包容性和支持，在歷史時刻出現了許多專門的SaaS AI。這些新公司專注于解決更細分領域中的問題，而不是像大型供應商那樣提供更廣泛的生產力或通信服務。
正如Mobify的聯合創始人兼首席執行官Igor Faletski所說：“人工智能已經存在了很長時間。如果有任何新消息，它將逐漸向開發人員開放。越來越多的小型創業公司將獲得AI。
專注于垂直行業的新興公司，例如Beanworks和Mindbridge Analytics，都在使用AI來自動化諸如審計和會計之類的“白領”任務，而SaaS巨頭卻忽略了這些任務。
CornEnergyX Solutions的CTO Alex Cornegilo承認了這一趨勢。他說：“我看到了一種全新的細分產品，可以針對非常特定的市場用戶量身定制。想象一下，吸引我們的各種小特性和功能可以嵌入到產品和服務中，并且該產品可能很快就會出現?！?/span>
正如但如前所述，人工智能的價值不在于其算法，而在于公司可以訪問的數據集的大小和數量。 Lennie警告說，公司在創建AI解決方案之前需要完全了解如何使用數據。
Lennie認為，為了克服AI和數據集的“雞與蛋”問題，新興的AI公司需要共享更多數據，并與“擁有大量數據但不知道如何使用它的傳統公司”合作甚至他們也可以為這些傳統公司工作，以換取一些關鍵數據。
Iranmanesh希望更多傳統公司向萬事達卡（Mastercard）和維薩（Visa）等AI初創公司開放數據。他指出，“盡管個人身份信息始終是一個問題，但是公司始終希望增加自己的股份，僅存儲數據并不能滿足他們自己的需求?！?/span>
但是，Mindbridge Analytics的首席執行官Eli Fathi對此看法持不同意見，他認為在處理諸如審計之類的任務時，可以使用來自公司的公共數據或小樣本數據來訓練算法。 Beanworks首席執行官Catherine Dahi還認為，會計任務通常是重復的，因此這允許少量樣本訓練機器學習算法。
第三階段：SaaS AI應用程序蓬勃發展
對于已獲得大量客戶和運營數據的成熟SaaS公司而言，其機器學習系統的智能水平已呈指數級增長，因此在不久的將來，我們可能會看到更多關注于公司問題的解決方案AI應用的出現。
Forrester預測，SaaS巨頭將在2018年在平臺級別上變得更具競爭力，他們將在云計算平臺上運行一些服務，以滿足客戶對定制應用程序和更高級AI應用程序的需求，以實現一系列核心。業務功能的自動化。
同時，隨著AI在各個領域的普及，規模更小，更專業的服務公司將能夠吸引更多的客戶，以便他們可以獲得更多的數據集來磨練其AI應用程序。列尼認為，如果小公司專注于一對一地解決問題，他們將獲得進入附近市場的能力，這最終將使他們的AI平臺達到SaaS巨頭的水平。他說：“您需要反復訓練您的模型，并且如果練習了足夠多次，您將獲得一個出色的平臺?！?/span>
AleFaleski預測，亞馬遜，微軟和谷歌等公司將大力推進AI的研發，以在其平臺上構建生態系統，并成為真正的“ AI即服務”提供商。這將進一步為小型初創企業打開AI之門。在云計算的幫助下，這些初創公司將開發自己的算法或利用巨頭的計算能力將各種AI產品推向市場。
Liu表示同意，他說：“五大巨頭（亞馬遜，微軟，谷歌，蘋果和Facebook）意識到市場上的AI應用越多，它們可以提供的云計算服務類型就越多。巨頭們將很高興看到各種規模和形式的公司都在應用AI解決方案，因為這樣他們就可以在可以無限擴展的彈性云平臺上部署相關的運營數據和各種應用程序?！?/span>
似乎在云計算的幫助下，人工智能的滾雪球不僅越來越大，而且越來越快。 SaaS巨頭的智能平臺的功能呈指數級增長，而較小的細分市場中的參與者正在不斷“開放AI分支機構”。劉認為，人們低估了AI應用的速度。盡管有人預測財富500強公司將SaaS AI產品應用于其核心業務系統需要10到15年的時間，但他相信這一過程將在未來。它將在5年內完成。
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